Na última quarta feira de fevereiro (28), a Allianz Trade divulgou seu mais recente Relatório Global de Insolvências e revelou previsões atualizadas para 2024 e 2025. De acordo com a líder global em seguro de crédito, após dois aumentos graduais em 2022 (+1%) e 2023 (+7%), as insolvências globais estão prontas para acelerar novamente em 2024 (+9%) antes de se estabilizarem em 2025 (0%) em níveis elevados.

As insolvências nos Estados Unidos aumentaram em até 30% no último ano, de acordo com dados fornecidos pela pesquisa. Taxas de juros mais altas, aumento dos custos de materiais e níveis historicamente altos de dívida doméstica contribuíram para um ano desafiador para muitas empresas. Enquanto alguns tipos de empresas se saíram melhor do que outras, a realidade é que as insolvências podem ter um efeito dominó, impactando o fluxo de caixa em diversos setores.

Entendendo o cenário brasileiro

No Brasil, economistas preveem que as falências empresariais continuarão a tendência ascendente observada em 2023 (+39% a/a), que foi ganhando impulso gradualmente, começando com +13% a/a no primeiro trimestre e alcançando +81% a/a no quarto trimestre. Os efeitos defasados da política monetária restritiva devem resultar em uma redução pela metade do crescimento do PIB em 2024 em comparação com 2023.  Isso deve levar as insolvências ao nível de 2019 até 2024 (+8% a/a para 2.800 casos), embora permaneçam mais contidas em 2025 (+4% para 2.920).

Nesse cenário, como observa um artigo recente da infomoney, as condições financeiras mais apertadas estão testando a resiliência de companhias mais frágeis, sobretudo aquelas com menor poder de negociação de preços. O relatório cita como exemplo o varejo especializado em vestuário e eletrodomésticos, além de serviços como restaurantes e setores mais sensíveis ao aumento de juros, como construção e bens de consumo duráveis. E o que significa a insolvência de setores para todas as outras empresas e indústrias interconectadas ou outras partes do setor?

Vamos pegar a manufatura como exemplo. Os fabricantes são partes integrais das cadeias de abastecimento que abrangem várias indústrias, incluindo a construção. Quando uma indústria como a construção passa por turbulências financeiras, os efeitos se propagam por toda a cadeia – desde fabricantes até empresas de transporte e logística até varejistas. Da mesma forma, se um negócio varejista falha, a empresa de logística pode incorrer em dívidas inesperadas também, afetando sua capacidade de pagar o fabricante.

Qualquer interrupção ao longo das cadeias de abastecimento pode ter efeitos cascata, o que enfatiza a necessidade de uma resiliência financeira aprimorada em todos os setores.

Identificação de Sinais de Alerta de Insolvência

A gestão proativa de riscos e o planejamento de contingência são essenciais para as empresas navegarem com sucesso em águas econômicas turbulentas. Ao enfrentar a possibilidade de um cliente – ou até mesmo um dos clientes de seu cliente – caminhando para a insolvência, as empresas podem tomar medidas proativas para mitigar riscos.

Uma delas é monitorar de perto os comportamentos de pagamento do cliente e outros indicadores de saúde financeira. A detecção precoce de sinais de alerta, como pagamentos atrasados ou padrões de compra erráticos, é crítica e pode levar as empresas a reavaliar os termos de crédito ou ajustar os níveis de inventário conforme necessário.

No complexo emaranhado das cadeias de abastecimento, porém, detectar sinais de alerta ou bandeiras vermelhas manualmente é uma tarefa assustadora. Os comportamentos de pagamento do cliente podem mudar sutilmente ao longo do tempo. Uma organização que costumava pagar no D30 pode começar a pagar no D32 e depois no D33. Eles poderiam então fazer uma mudança inesperada em seu método de pagamento. Essas nuances podem passar facilmente despercebidas em meio a um grande volume de transações – especialmente se você tem uma equipe pequena que só tem capacidade para verificar se uma fatura foi paga ou não.

É por isso que, tradicionalmente, as empresas foram forçadas a adotar uma abordagem reativa, abordando apenas problemas após eles se intensificarem. Pesquisas recentes da BlackLine revelaram isso como um problema comum para profissionais de finanças e contabilidade: processos manuais consomem quantidades excessivas de tempo, não deixando espaço para uma visão mais ampla. Quase dois terços (64%) dos entrevistados em nossa pesquisa recente enfatizaram que o volume avassalador de trabalho manual do dia-a-dia deixa pouco ou nenhum tempo para um planejamento e análise adequados. Ao mesmo tempo, mais de dois terços (68%) afirmaram que o trabalho manual deixa sua organização vulnerável a erros que poderiam prejudicar a tomada de decisões empresariais.

Usando Tecnologia para Analisar Comportamentos de Pagamento

Felizmente, uma plataforma digital pode revolucionar esse processo, analisando automaticamente o comportamento de pagamento. Usar software para a análise manual de dados significa que as pessoas podem se concentrar no que fazem de melhor: avaliar e entender discrepâncias e tendências e usar essas percepções para tomadas de decisão estratégicas.

Com as capacidades de aprendizado de máquina de hoje, as empresas podem obter visibilidade sem precedentes em seu processo completo de fatura a caixa. Isso ajuda as organizações a ver facilmente as lacunas entre suas previsões de caixa e os resultados reais e, o mais importante, entender por que essas lacunas existem. Quanto mais dados você alimentar em seu modelo, mais precisas suas previsões se tornam, o que não só melhora a preparação para períodos de recessão econômica, mas também promove agilidade na resposta a flutuações de mercado.

Além disso, olhando para o futuro, a tecnologia e suas capacidades só vão melhorar. Na verdade, a grande maioria dos líderes executivos e financeiros acredita que avanços na computação em nuvem (80%), IA generativa (78%) e novos tipos de IA (76%) serão essenciais para melhorar a resiliência empresarial diante de futuras interrupções.

Muitas pessoas estão otimistas quanto ao potencial de modelos impulsionados por IA para oferecer análises incomparáveis de vastos conjuntos de dados históricos e gerar percepções preditivas e acionáveis. Por exemplo, melhores modelos de IA poderiam ajudar as organizações a prever com quase total precisão quando todos os seus pagamentos serão recebidos. Previsões precisas em torno de déficits ajudariam as empresas a entender quando realmente precisam pegar dinheiro emprestado, o que, é claro, tem um custo.

Da mesma forma, a IA generativa, embora sujeita a muita publicidade, também tem o potencial de acelerar a análise e a tomada de decisões. A beleza da IA generativa é que você não precisa ser um codificador especialista para usá-la – ela dá aos usuários a capacidade de consultar dados em linguagem natural. Imagine o quão mais rápido seria alimentar um modelo de IA com um grande conjunto de dados financeiros e fazer perguntas simples para mostrar as tendências de que você precisa.

Medidas Proativas para Resiliência

A volatilidade em indústrias como a construção destaca a importância da resiliência financeira em toda a cadeia de suprimentos. Os fabricantes, como componentes integrais dessas cadeias, devem priorizar visibilidade e preparação para mitigar riscos de forma eficaz.

Ao alavancar soluções impulsionadas pela tecnologia, como plataformas digitais e análises impulsionadas por IA, as empresas podem aprimorar sua resiliência financeira e prosperar em um cenário em constante mudança. Agora, mais do que nunca, a gestão financeira proativa é a chave para navegar com confiança em meio à instabilidade econômica.

Texto adaptado de Blackline